机器学习
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  • 字节跳动基于 Iceberg 的海量特征存储实践
    曾经的架构无法满足字节跳动日趋复杂化的业务需求和日益增长的数据存储成本，本篇文章介绍了字节跳动如何基于 Iceberg 解决业务痛点，通过二次开发缓解上述问题。
    云原生
  • 神经网络中神经元的权重更新
    前段时间写过一篇介绍神经网络的入门文章：神经网络极简入门。那篇文章介绍了神经网络中的基本概念和原理，并附加了一个示例演示如何实现一个简单的神经网络。 不过，在那篇文章中并没有详细介绍神经网络在训练时，
    机器学习 神经网络 人工智能
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  • 在 TensorFlow 中使用循环神经网络 (RNN) 进行时间序列预测
    时间序列数据：时间序列中的每个数据点都链接到一个时间戳，该时间戳显示观察或记录数据的准确时间。包括许多领域：金融、经济、天气预报和机器学习，都经常使用此类数据。 时间序列数据经常显示随时间变化的模式或
    后端 Python
  • 【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题
    摘要：理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化 什么是卷积、最大池化和 Dropout？ 这篇文章是深度学习系列中一篇文章。请查看#系列1和#系列2 数据增强（Data augmentation） 欢迎来到本系列教程的第三部分的学习！这周我会讲解一些卷积神经网络（Conv…
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    【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题